最好的7B模型易主,笔记本轻松跑,免费开源可商用,来自“欧洲的OpenAI”
创始人
2025-07-03 08:20:47
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一个神秘磁力链接,成了开源大模型社区的新宠。

里面是来自法国的开源大模型Mistral-7B,大家试用下来,觉得Llama 2都不香了。

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有开发者建议,代码之外的数据微调,34B以下规模先试试它就对了。

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也有公司开始把它用在简历自动解析和评估业务上。

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想基于Mistral创业的更是大有人在。

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发布不到2周,配套生态也迅速发展起来,如何在单卡上微调的教程有了。

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各种基础设施和工具链也添加了对Mistral-7B的支持。

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专用于代码补全的微调版本也有人搞出来了。

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甚至有人基于它微调了一个神秘学玄学大模型,也很受欢迎。

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与Meta刚刚发布Llama的时候,迅速出现各种其他驼和神兽,发展成大模型动物园的场景太像了。

Mistral这个单词在法语里代表冬季的一种强风。

羊驼们,准备好过冬了吗?

Mistral为什么火了?

先上总结,综合官方公告和社区反馈,主要有5个方面:

性能更强,硬件需求更少,有2023年的知识,安全对齐没那么离谱,开源协议更宽松,

目前最好的7B模型

根据官方发布公告,Mistral 7B在所有尝试过的评测基准中超过Llama 2 13B。

并在代码、数学和推理评测中超过Llama 1 34B。

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另外代码任务上的表现接近专门的CodeLlama 7B,同时保留了自然语言能力。

上下文窗口也达到了8k。

更详细的测评数据如下。

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笔记本轻松跑

以小胜大,意味着取得相似的效果硬件需求更少。

官方也特别说明用了各种优化手段,FlashAttention,Grouped-Query Attention,Sliding Window Attention一起上。

现在已经看到很多开发者晒自己在苹果笔记本跑起来的经验。

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量化后只需要6G显存。

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训练数据更新

官方没有具体说明训练数据截止日期。

但经网友测试,2023年3月OpenAI发布GPT-4的事它也知道。

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相比之下Llama 2的预训练数据截止到2022年9月,只有部分微调数据最多到2023年6月。

实用性更强

Llama 2的安全对齐措施非常充分严格,甚至损失了一部分实用性。

比如拒绝回答如何“杀死”一个Linux线程,只能说过于礼貌也是一种不礼貌了。

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还有创业者根据自己经历总结了3点是Mistral-7B能做但Llama 2做不好的。

他做的是检索复杂SQL语句,对比测试发现Llama 2 13B有几个缺点:

  • 即使提供少样本示例,也会在结构化输出中插入评论
  • 会在时间字段上出错
  • 在数据结构定义DDL中如果有多个表,总是漏掉至少一个表

而Mistral-7B具体效果还在测试中,至少这些问题都不存在。

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另外Mistral-7B还非常适合用来微调,官方也出了经过指令微调的聊天版本作为补充。

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开源协议更宽松

Mistral基于非常宽松的Apache2.0协议开源,免费,允许商业使用、修改和分发。

相比之下Meta为Llama 2准备的协议,甚至被开源界批评为严格来讲不算真正的开源。

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比如有附加商业条款,月活超过7亿的产品或服务需要单独申请许可,这条主要针对大公司。

针对个人和小公司的也有不能使用Llama生成的结果来改进其他模型等。

欧洲的OpenAI

Mistral AI成立于今年5月,总部法国巴黎,3位创始人是DeepMind和Meta前员工,

外界将这家公司看成是欧洲的OpenAI。

当初刚成立4周还没有产品时,就靠6个员工7页PPT拿到超过1亿美元融资,当时还引起一番争议,被当成是AI泡沫的代表。

Mistral AI最初计划在2024年发布首个大模型,没想到刚到9月底就已拿出成果,团队也扩大了不少。

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三位联合创始人中,CEO Arthur Mensch此前在DeepMind巴黎工作。

CTO Timothée Lacroix和首席科学家Guillaume Lample则在Meta共同参与过Llama系列的研发,Lample是通讯作者之一。

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事实上Llama初始团队中已有过半离职,其中Marie-Anne Lachaux后来也加入了Mistral AI。

有点子当年OpenAI部分员工出走成立Anthropic的意思了,历史总是惊人的相似。

Mistral AI接下来也会继续推出规模更大的模型,增强推理能力以及多语言能力。

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如果你对Mistral-7B感兴趣,可以在Perplexity或HuggingChat试玩。

labs.perplexity.ai

https://huggingface.co/chat

还有一个与Llama 2同台竞技的小游戏可玩。

https://llmboxing.com

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下载模型也可以去Hugging Face。

https://huggingface.co/mistralai

参考链接:[1]https://mistral.ai/news/announcing-mistral-7b

[2]https://predibase.com/blog/fine-tuning-mistral-7b-on-a-single-gpu-with-ludwig

[3]https://x.com/hrishioa/status/1710702855491879027[4]https://twitter.com/Teknium1/status/1710505270043189523

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